智能决策支持系统介绍及案例
智能化决策支持系统方案
智能化决策支持系统方案一、引言决策是管理者日常工作中的核心任务之一，然而复杂的业务环境和庞大的数据量使得决策变得愈发困难和繁琐。
为了提高决策的准确性和效率，智能化决策支持系统应运而生。
本文将针对智能化决策支持系统的方案进行探讨。
二、智能化决策支持系统的概念和功能智能化决策支持系统是一种基于计算机技术和人工智能算法的决策辅助工具，旨在通过对大数据的分析和处理，结合决策者的经验和决策规则，提供决策过程中的信息支持和决策建议，帮助管理者做出更加科学、准确的决策。
智能化决策支持系统拥有以下主要功能：1. 数据采集与整合：通过对内、外部数据的采集和整合，形成全面的信息基础，为决策提供可靠的数据支持。
2. 数据分析与挖掘：通过数据分析和挖掘技术，从庞大的数据中发现关联和规律，为决策提供决策者未曾意识到的有用信息。
3. 决策模型构建：基于不同领域的决策模型，通过对历史数据的学习和分析，构建适用于具体问题的决策模型。
4. 决策模拟与评估：通过模拟不同决策方案的效果，评估其风险和优劣，辅助决策者进行决策选择。
5. 决策结果监控与反馈：对决策结果进行实时监控和反馈，及时调整决策方案，保证决策的有效执行。
三、智能化决策支持系统的应用案例以某电子商务平台的促销决策为例，阐述智能化决策支持系统的应用。
1. 数据采集与整合通过对平台内的用户行为数据、商品销售数据等进行采集，获取各类数据指标。
同时整合平台外的市场数据、社交网络数据等，形成全面的数据基础。
2. 数据分析与挖掘利用数据挖掘技术，分析用户的购买偏好、浏览趋势等，挖掘用户潜在需求。
同时通过对竞争平台的数据分析，了解市场动态和竞争态势。
3. 决策模型构建构建促销决策模型，基于历史数据和市场情报，建立商品定价模型、推荐算法、促销方案等。
4. 决策模拟与评估通过对不同促销方案的模拟和评估，预测不同方案的销售效果，评估其风险和收益。
5. 决策结果监控与反馈对决策结果进行实时监控，分析促销活动的效果和用户反馈，及时调整促销策略，以达到最佳效果。
智能决策支持系统
智能决策支持系统一、智能决策支持系统的定义决策支持系统〔Decision Support System，简称DSS〕，是以管理科学、运筹学、控制论、和行为科学为根底，以计算机技术、仿真技术和信息技术为手段，针对半构造化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。
该系统能够为决策者提供所需的数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进展问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进展评价和优选，通过人机交互功能进展分析、比较和判断，为正确的决策提供必要的支持。
它通过与决策者的一系列人机对话过程，为决策者提供各种可靠方案，检验决策者的要求和设想，从而到达支持决策的目的。
决策支持系统一般由交互语言系统、问题系统以及数据库、模型库、方法库、知识库管理系统组成。
在*些具体的决策支持系统中，也可以没有单独的知识库及其管理系统，但模型库和方法库通常则是必须的。
由于应用领域和研究方法不同，导致决策支持系统的构造有多种形式。
传统DSS 采用各种定量模型,在定量分析和处理中发挥了巨大作用, 它也对半构造化和非构造化决策问题提供支持, 但由于它通过模型来操纵数据,实际上支持的仅仅是决策过程中构造化和具有明确过程性的局部. 随着决策环境日趋复杂,DSS的局限性也日趋突出, 具体表现在:系统在决策支持中的作用是被动的, 不能根据决策环境的变化提供主动支持, 对决策中普遍存在的非构造化问题无法提供支持,以定量数学模型为根底,对决策中常见的定性问题、模糊问题和不确定性问题缺乏相应的支持手段。
[1]DSS应具备以下特征[2]：●系统的主要功能是为管理人员提供决策支持,其目的是帮助管理人员进展决策而不是代替他们,是为了提高决策的效能而不是组织的管理效率；●传统数据管理技术与有关的模型技术、分析技术相结合；●系统应该有很强的灵活性、适应性、便于用户使用。
智能决策支持系统〔IDSS〕是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统[3],他包括决策支持系统所拥有的组件，包括数据库系统、模型库系统和人机交互系统，同时集成了最新开展的人工智能技术，如专家系统、多代理以及神经网络和遗传算法等。
人工智能技术在决策支持系统中的应用案例
人工智能技术在决策支持系统中的应用案例随着人工智能技术的迅猛发展，决策支持系统（Decision S upport S ystem, DSS）已经得到了广泛的应用。
决策支持系统是一种通过计算机技术帮助决策者进行决策的信息系统。
它利用大数据、机器学习、自然语言处理等人工智能技术，可以提供决策所需的信息和分析工具，帮助决策者制定更加科学和有效的决策。
本文将介绍几个人工智能技术在决策支持系统中的应用案例，以展示其在不同领域的价值和潜力。
一、金融领域的风险评估与预测金融领域是决策支持系统运用人工智能技术最为广泛的领域之一。
人工智能技术可以利用大数据进行风险评估和预测，帮助金融机构制定风险控制策略。
例如，某银行可以通过分析客户的交易数据、信用记录和个人信息，利用人工智能算法构建客户信用评分模型。
该模型可以根据客户的历史行为和多个指标对其进行信用评估，从而决定是否向其提供贷款，并确定适当的贷款额度和利率。
二、医疗领域的诊断和治疗决策人工智能技术在医疗领域的应用也越来越多。
通过分析海量的医疗数据，人工智能技术可以提供更加精确的诊断和治疗建议，辅助医生进行决策。
例如，一项研究表明，基于人工智能的决策支持系统可以通过分析患者的病历、影像学检查和实验室结果，帮助医生准确诊断乳腺癌的类型和分级，并推荐最适合的治疗方案。
三、交通领域的智能交通管理交通拥堵是现代城市面临的重要问题之一。
人工智能技术可以应用于智能交通管理系统，通过实时监测和预测交通状态，优化交通流量分配，从而减少交通拥堵和提高交通效率。
例如，某城市的交通管理部门利用人工智能技术分析历史交通数据，并结合实时的交通监测数据，可以预测交通拥堵区域和时间，并提前做出相应的交通疏导策略，帮助减少拥堵并提高交通流动性。
四、市场营销领域的精准推荐与个性化营销人工智能技术在市场营销领域的应用越来越受到关注。
通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人喜好，人工智能技术可以提供个性化的产品推荐和定制化的营销方案，提升市场推广效果。
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
京东运用智能决策支持系统的案例
京东运用智能决策支持系统的案例京东是中国最大的自营式电商平台之一，为了提高运营效率和业务决策的准确性，京东运用智能决策支持系统来帮助管理者进行决策。
以下是京东运用智能决策支持系统的十个案例。
1. 供应链管理：通过智能决策支持系统，京东能够根据销售数据和预测需求，优化供应链管理，实现准时交货和减少库存积压。
2. 价格策略制定：京东利用智能决策支持系统分析竞争对手的价格和市场需求，制定合理的价格策略，以提高销售量和利润。
3. 促销活动规划：通过智能决策支持系统，京东能够分析用户购买行为和偏好，制定有针对性的促销活动，提高用户转化率和购买频次。
4. 库存优化：智能决策支持系统帮助京东实时监控库存情况，分析销售趋势和季节性变化，优化库存管理，减少滞销和过期产品。
5. 风险管理：京东运用智能决策支持系统分析供应商和物流合作伙伴的信用风险，及时识别潜在的风险因素，并采取相应的措施降低风险。
6. 用户个性化推荐：基于智能决策支持系统的用户行为分析，京东能够为每个用户提供个性化的推荐产品和服务，提高用户满意度和购买意愿。
7. 运输路线规划：智能决策支持系统帮助京东优化运输路线，根据订单的地理位置和运输成本，选择最优的运输方案，降低物流成本和配送时间。
8. 售后服务管理：通过智能决策支持系统，京东能够实时监控售后服务质量和用户反馈，及时发现问题并采取措施改进服务质量。
9. 市场营销策略：京东利用智能决策支持系统分析市场趋势和竞争对手的行动，制定市场营销策略，提高品牌知名度和市场份额。
10. 数据分析和预测：京东运用智能决策支持系统分析海量的销售数据和用户行为数据，预测市场需求和销售趋势，帮助管理者做出准确的决策。
总结起来，京东运用智能决策支持系统的案例涵盖了供应链管理、价格策略制定、促销活动规划、库存优化、风险管理、用户个性化推荐、运输路线规划、售后服务管理、市场营销策略和数据分析预测等多个方面。
这些案例充分展示了京东如何利用智能决策支持系统来提高运营效率、优化业务决策，进而实现更好的业绩和用户体验。
人工智能技术在智能决策系统中的应用案例
人工智能技术在智能决策系统中的应用案例随着人工智能技术的不断进步和应用，智能决策系统在各个领域得到了广泛应用。
通过使用人工智能技术，可以有效地处理和分析大量的数据，提供准确、高效的决策支持。
本文将介绍几个人工智能技术在智能决策系统中的应用案例，展示其在实际生活中的价值和影响。
案例一：金融领域的智能投资决策系统在金融领域中，智能决策系统被广泛应用于投资决策。
传统的投资决策需要依赖大量的市场分析和专业知识，而人工智能技术的应用使得决策系统能够自动分析海量数据，并生成有益的投资建议。
例如，一家金融公司开发了一个基于人工智能的智能决策系统，该系统能够自动挖掘潜在的投资机会，并根据市场趋势和经济指标提供精准的投资建议。
这使得投资者能够更加科学地做出决策，提高了投资的成功率。
案例二：医疗领域的智能诊断决策系统在医疗领域中，智能决策系统被广泛应用于辅助医生进行诊断。
医学的知识量庞大且复杂，传统的人工诊断需要依赖医生丰富的经验和专业知识。
但是，智能决策系统的应用可以帮助医生分析和处理大量的病例数据，并提供准确的诊断结果。
例如，一个基于人工智能的智能诊断系统可以根据患者的症状和病史，自动比对全球范围内的医学数据库，并生成医学报告和诊断建议。
这使得医生能够更加准确地进行诊断，并提供更好的治疗方案。
案例三：交通领域的智能交通管理系统在交通领域中，智能决策系统被广泛应用于交通管理。
日常的交通管理需要及时获取和分析大量的交通数据，并做出相应的决策。
智能决策系统的应用可以实现交通数据的实时监测和分析，提供准确的交通预测和调度策略。
例如，一个基于人工智能的智能交通管理系统可以通过分析交通流量和拥堵情况，实时调整红绿灯的时长和间隔，以最大程度地减少交通拥堵和优化交通流畅。
这使得城市交通管理更加高效和便捷。
案例四：制造业中的智能生产决策系统在制造业中，智能决策系统被广泛应用于生产调度和优化。
制造过程中涉及到大量的数据和复杂的生产流程，传统的生产决策需要依赖经验和专业知识。
智能决策支持系统简介及案例(共15张PPT)
传统三库DSS
四库IDSS
体系结构
智能人机接口
四库系统的智能人机接口接受用自然语言或接近自然语言的方式表达的决策问题及决策目标，这较 大程度地改变了人机界面的性能。
说好的减肥，却管 不住嘴，昨天吃的 香蕉含糖量太高了， 罪过罪过，现在又 饿了。。。
通过语法、语 义结构分析等 方法转换为系 统语言。
案例研究
适用性分析
交通事故管理问题是一个非常复杂的非结构问题。交通事故的管理可以分为事故检测、事故确定、事故响应和事故去 除4个阶段，每个阶段又有很多方案需要决策者进行决策。面对大量、复杂的相关数据，决策者采取哪套救援方案、 如何指挥各个部门协同工作，高效地进行事故管理,将直接影响到事故所造成的损失大小。 IDSS在决策支持系统的根底上引入人工智能技术，能够较好地解决非结构化问题，为决策者提供定性和定量的建议， 辅助其决策。引入IDSS的优势在于：
知识库管理系统
增、删、改、查等数据库操作
知
识
库 子
知识库
存储不能用模型描绘的专家经验
系
统
推理机
从已知事实推出新知识
研究现状
目前，按照智能决策方法，大致可以把IDSS分为三类：基于人工智能、基于数据仓库和基于范例推理的 IDSS。
多源数据集成、OLAP CBR（范例源）匹配与调整
存在问题
虽然近年来IDSS在技术上的开展突飞猛进，但由于面向的决策问题本身的复杂性，对于当前多数IDSS应用系统来说， 有些问题还亟待解决：
虽然近年来IDSS在技术上的开展突飞猛进，描但述由于事面实向M的为决真策问,题并本且身在的复规杂那性么，对库于中当前多数IDSS应用要系根统据来说事，故有性些问质题、还事亟故待解的决影：响范围、
智能决策支持系统的开发与应用
智能决策支持系统的开发与应用随着社会经济的发展，数据的应用越来越广泛，各个行业纷纷提出了自己的数据需求，同时也给企业决策提出了更高的要求。
传统的决策方式，往往需要大量的人力、物力投入和长时间的分析，效率低下且难以保证准确性。
而智能决策支持系统（Intelligent Decision Support Systems，简称IDSS）则能为企业提供更快捷、更精准、更全面的决策服务。
一、智能决策支持系统的定义及特征智能决策支持系统是一种使用人工智能技术和数据处理技术来解决决策问题的软件系统。
IDSS系统包括数据管理、数据预处理、建模、模型参数的选择和调整等一系列过程，其主要特点包括：1.实时、准确性高：IDSS系统通过大量数据的采集、处理，保证了决策结果的实时性和准确性，有助于企业增强竞争优势。
2.智能化、优化：IDSS系统将人工智能等技术与专家知识相结合，以最小化决策代价为目标，从而实现了决策流程的优化和智能化。
3.可视化、交互性：IDSS系统采用了可视化技术，提高了数据的易读性和可操作性，使得用户在决策过程中更容易理解和掌握误差的来源及其影响。
4. 高效、可扩展：IDSS系统具有较强的可扩展性，可以集成不同的算法，支持不同的业务场景，实现了快速决策的目标，帮助企业在瞬息万变的市场中保持优势。
二、智能决策支持系统应用场景IDSS系统适用于各种领域的决策分析，如营销、金融、医疗等。
下面就分别从这些领域中的实际案例来具体介绍IDSS的应用场景。
1.在营销领域：IDSS可以帮助企业充分利用自己的客户数据，从而实现精准推送、个性化服务的目标。
以电商平台为例，IDSS系统可通过用户行为、历史订单等数据进行分析和预测，提供推荐商品、营销活动等服务，从而提升用户购买意愿，促进销售。
2.在金融领域：IDSS系统可用于风险管理、客户细分、反欺诈等方面。
例如，IDSS系统可通过银行同业数据和社交网络数据，实现客户画像，提高贷款准确性和贷后监控效率。
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其目标是建立事故延 误和排队长度与年平 均日交通量、通行能 力、事故率、事件持 续时间和左右路肩宽 度等因素的关系,可以 利用基本数学模型库 中的模型实现。
案例研究
数据库设计
数据库
面向单个检测器 的数据
面向两个检测器 的数据
统计数据
综合数据（包括 图和表）
所有的事故检测算 法都是根据交通流 参数进行事故判断 的 , 因此 , 需要建立 各个检测器的交通 流参数表。
友好的人机接口；
……
神经网络（ANN）
体系结构
由于人工智能技术应用于DSS的程度与范围不同，因此，构成IDSS的结构也不同，较完整 与典型的IDSS结构是在传统三库DSS的基础上增设知识库与推理机，在人机对话子系统中加入 自然语言处理系统（LS），形成智能人机接口，与四库之间插入问题处理系统（PPS）而构成 的四库系统结构。
多源数据集成、OLAP
基于范例推理的IDSS
CBR（范例源）匹配与调整
存在问题
虽然近年来IDSS在技术上的发展突飞猛进，但由于面向的决策问题本身的复杂性，对于当 前多数IDSS应用系统来说，有些问题还亟待解决：
脆弱性和知识获取困难：传统IDSS难以开发应用的主要原因； 封闭性：系统只能利用本地资源；且系统一旦设计完成，在增加资源很难； 模块协调统一性差：数据库、模型库、方法库和知识库如何进行通信协调； 人机协调性差：主要表现在人机分工不合理和人机智能难结合；
存放对各种交通事故处理方案的 描述。 存放对各种交通管理措施和诱导 策略的描述。
处理策略事实库
疏导策略事实库
实际上是事故描述 事实库与事故处理 和疏导策略事实库 的映射关系。它的 描述需要专家的经 验 , 是交通事故管 理智能决策支持系 统能否有效地对事 故管理决策进行支 持的关键。
案例研究
推理机设计
体系结构
问题处理系统
问题处理系统处于IDSS的中心位置，是联系人与计算机及所储存的求解资源的桥梁，主要 由问题分析器与问题求解器两部分组成。
问题处理系统的工作流程：
体系结构
知识库和推理机
知识库子系统是对有关规则、因果关系及经验等知识进行获取、解释、表示、推理以及管 理与维护的系统，在DSS中引进知识库子系统提高了系统的智能化程度。知识库子系统从组成 上来看可分为三部分：知识库管理系统、知识库及推理机。 知识库管理系统
推理机
存在规则匹配
不存在规则匹配
根据交通事故的描述 , 如果交 通事故描述事实M为真,并且在 规则库中有相应的规则“ IF MTHEN N”存在 , 则 N 为真。例 如 , 如果有交通事故事实“交 通事故A产生了人员伤亡”,且 有一规则“ IF 交通事故 i 产生 了人员伤亡 ,THEN 调动医务部 门进行紧急救援”存在,那么, 就将该策略提供给决策者。
<#include studio.h> int i , j; select food where “she likes”; return i=banana; but she has banana yesterday;
自然语言处理系统
If(apple != yesterday’s food ) j = apple; else if(pie == “low energy”) ……
灵活性和适应性差：推理机制和解释机制网王是静态的，被动的；
……
案例研究
适用性分析
交通事故管理问题是一个非常复杂的非结构问题。交通事故的管理可以分为事故检测、事 故确定、事故响应和事故清除4个阶段，每个阶段又有很多方案需要决策者进行决策。面对大量、 复杂的相关数据，决策者采取哪套救援方案、如何指挥各个部门协同工作，高效地进行事故管 理,将直接影响到事故所造成的损失大小。 IDSS在决策支持系统的基础上引入人工智能技术，能够较好地解决非结构化问题，为决策 者提供定性和定量的建议，辅助其决策。引入IDSS的优势在于：
智能决策支持系统/IDSS
——简介与案例研究
基本概念
智能决策支持系统（IDSS，Intelligence Decision Support System）起源于八十年代 初期，有 Bonczek 等人率先提出，它的核心思想是将人工智能 (AI ， Artificial Intelligence) 和 DSS 相结合，应用专家系统技术，使DSS能够更充分地应用人类专家的知识通过逻辑推理来帮 助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。
案例研究
模型库设计
模型库
基本数学模型库
事故检测模型库
事故影响范围确 定模型库
事故影响范围分 析模型库
存放一些具有无针对 性的基本数学模型和 算法 , 如初等模型、 微分方程模型、图论 及网络分析模型以及 概率统计模型等 , 支 持其他模型库的运行。
存放一些用于事故检 测的模型和算法。
交通事故影响范围主 要指由于交通事故而 导致的交通延误和排 队长度等。主要存放 车辆排队模型、车流 波 动 模 型 和 Boltzman 模型等,以计算延误和 排队长度。
对于不存在规则匹配的情况 , 则需要根据事故性质、事故的 影响范围、事故发生点的交通 环境及资源供给情况确定选择 某事故处理和疏导策略的概 率,辅助决策者采取措施,指挥 各个部门协同工作。
案例研究
系统实现
反馈流程
交通事故管理决策输出流程
TSS，减少人工负担；
IDSS可以对事故管理措施的效果进行模拟及评价，有利于决策者作出最佳选择； 由于交通事故的实时性，IDSS可以减少专家判定的延时，从而使得对于事故的处理更加及时，
减少经济损失；
……
【注】：以《交通事故管理智能决策支持系统设计初探》一文为例，作者：张晴，赵晶心，董德存。
存储模型库模型和其 它数据分析工具对源 数据分析处理的结果: 交通流模型参数、 C1( 事 件 发 生后 道 路 通行能力) 、RT(事件 响应时间) 、CT(事件 清除时间)等。
案例研究
知识库设计
知识库
事实库
规则库
事故描述事实库
存放“事故A为追尾事故”、“事 故B为货货相撞事故”等对事故现 象进行描述的事实。
增、删、改、查等数据库操作
知 识 库 子 系 统
知识库
存储不能用模型描绘的专家经验
推理机
从已知事实推出新知识
研究现状
目前，按照智能决策方法，大致可以把IDSS分为三类：基于人工智能、基于数据仓库和基 于范例推理的IDSS。
基于专家系统
基于人工智能的IDSS
基于机器学习 基于智能代理
IDSS
基于数据仓库的IDSS
专家系统（ES）
IDSS特性：
处理非结构化或半结构化的数据；
自主学习能力与推理能力； 良好的适应性和灵活性；
人 工 智 能
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大 量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类 专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
神经网络是通过采用物理可实现的器件或采用计算机 来模拟生物体中神经网路的某些功能与结构，神经网 路属于基于案例学习的模型。
由于各种检测算法所 要求交通流参数的输 入形式不同 , 因此 , 需 要建立面向2个检测器 的数据表。
统计分析来自各检测器 的数据。统计ADT(日交 通量)、AADT(年均日交 通量)、WADT(周均日交 通量)、MADT(月均日交 通量 ) 、 PHF( 高峰小时 系数 ) 、 C( 道路通行能 力 ) 、高峰时段等数据。
传统三库DSS
四库IDSS
体系结构
智能人机接口
四库系统的智能人机接口接受用自然语言或接近自然语言的方式表达 的决策问题及决策目 标，这较大程度地改变了人机界面的性能。
说好的减肥，却管 不住嘴，昨天吃的 香蕉含糖量太高了， 罪过罪过，现在又 饿了。。。
通过语法、语 义结构分析等 方法转换为系 统语言。